JP2008071372A - Method and device for searching data of database - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の分野
本発明は一般的にデータベースのデータを検索するための方法と装置に関わるものである。特に、本発明は、インターネットと料金制コンテンツの情報の両方から成るデータベースを検索するための方法と装置に関わるものである。
The present invention relates generally to a method and apparatus for retrieving data in a database. In particular, the present invention relates to a method and apparatus for searching a database comprising both the Internet and fee-based content information.
本発明の背景
毎日インターネットは数百万人もの人を魅了している。1995年末に1、000万人いたインターネットのユーザは、2000年には1億7千万人になると予想されている。インターネットの主だった魅力は、思い当たるいかなる題材についても大量の情報が入手できるということの可能性である。リサーチによると、ユーザによる主なインターネットの利用は、情報検索と（その検索した）情報を拾い読みすることを含んでいる。
Background of the Invention Every day the Internet attracts millions of people. The number of Internet users, which was 10 million at the end of 1995, is expected to be 170 million in 2000. The main attraction of the Internet is the possibility that a large amount of information is available on any material that comes to mind. According to research, the primary use of the Internet by users involves information retrieval and browsing the information (which it has retrieved).
検索のサービスを提供し、ユーザがインターネットの莫大で、急成長し、無限大に広がるデータの検索を提供している会社かいくつかある。多数のインターネットユーザは、1週間に数回、検索サービスを利用し、上位20％のインターネットユーザは一日に何度も検索エンジンを利用するのである。 There are several companies that offer search services, and users search for huge, fast-growing, infinite data on the Internet. Many Internet users use search services several times a week, and the top 20% of Internet users use search engines many times a day.
しかし、インターネットに欠点が無いわけではない。公共につながるインターネットには250ギガバイトもの文章の情報があり、多くのインターネットのユーザは次の理由で、情報の検索を妨害されている。（1）質の高い情報は常にインターネットには無い、（2）質の高い情報は存在はするが、独占された購読に基づくサイトに分散されている、（3）検索サービスが提供する情報が莫大すぎる、もしくは少なすぎる（4）検索サービスがユーザの要求に対応していない。 But the Internet is not without its drawbacks. The public Internet has 250 gigabytes of textual information, and many Internet users are blocked from searching for information for the following reasons: (1) High quality information is not always available on the Internet, (2) High quality information exists, but distributed on sites based on exclusive subscriptions, (3) Information provided by search services Too much or too few (4) Search service does not meet user requests.
インターネットは、製品カタログとしてはすばらしい種類の情報源である。しかし、インターネットは、論説の情報、参照の情報、論評の情報には非常に乏しい情報源である。この障害の一つの理由は、質の高い情報（つまり、料金制コンテンツ）がほとんどの場合にその情報にお金を出している会社（つまり、料金制コンテンツの所有者）によって作成されたり、提供されたりしているからである。インターネットのコストの要らない情報の伝統では、料金制コンテンツの所有者がインターネットを通じて利用可能な情報を提供することを妨げる。他の理由は、インターネットの料金制コンテンツを開発し、マーケットし、維持するのに必要なかなりの資金的そして資本の投機である。産業の観察筋では、インターネットの料金制コンテンツについて、どのビジネス・モデルが最終的に道理にかなった利益を実現するか、不確かであるとしている。これら要素の結果として、インターネットは、現在はいかなる論題においても最も認識されているコンテンツの主なる情報源であると思われていない。 The Internet is a great source of information for a product catalog. However, the Internet is a very scarce resource for editorial information, reference information, and commentary information. One reason for this impediment is that the quality information (ie, fee-based content) is created or provided by the company (ie, the owner of the fee-based content) that mostly pays for that information. It is because it is. The inexpensive information tradition of the Internet prevents fee-based content owners from providing information available through the Internet. Another reason is the considerable financial and capital speculation needed to develop, market and maintain Internet pricing content. Industry observers say it is uncertain which business model will ultimately make a reasonable profit for Internet-based content. As a result of these factors, the Internet is not currently considered the primary source of content that is most recognized on any topic.
上記理由にも関わらず、いくつかの料金制コンテンツの所有者は、典型的な購読サービスという形で、インターネットでの利用可能な情報を作り出している。しかし、これらのサービスにはたくさんの問題があり、従って常にインターネットのユーザにとっては良い解決手段にはならない。 Despite the above reasons, some fee-based content owners have created information available on the Internet in the form of typical subscription services. However, these services have many problems and are therefore not always a good solution for Internet users.
購読サービスの一つの問題は、ユーザは複数の検索をしなければならなく、検索されている題材についての広範囲の情報を得るために複数のサイト（頻繁には、サイト毎の複数のデータベースを含む）を検索することである。本当に満足のゆく結果を得るには、ユーザはよくインターネットから大量の情報を検索できるサーチ・エンジンを利用する。この検索情報を簡単にまとめあげる方法のないまま、ユーザはその価値にしては、このプロセスが厄介すぎて、時間のかかることであると感じるのである。他の問題は、ユーザは興味のある論題全てについてのニーズを満足するために複数の購読サービスにサイン・アップするのに高額な料金を支払わざるを得ないということである。普通ユーザは異なる興味を持ち、多くの人は複数の論題について複数の購読にサイン・アップすることを好まない。さらに他の問題は、ユーザが、全ての必要なものを前もって購読するために、何を検索するのか知っていることを要求されることである。現実には、多くのユーザの興味のある情報は、その場限りで持続期間の短いものである。購読サービスは、この種の情報のニーズを満たすことはできない。 One problem with the subscription service is that the user must do multiple searches and multiple sites (often including multiple databases per site) to obtain extensive information about the material being searched. ). To get really satisfying results, users often use search engines that can retrieve large amounts of information from the Internet. Without a simple way to organize this search information, the user feels that the process is too cumbersome and time consuming. Another problem is that users are forced to pay high fees to sign up for multiple subscription services to meet the needs of all topics of interest. Ordinary users have different interests and many people do not like to sign up for multiple subscriptions on multiple topics. Yet another problem is that the user is required to know what to search to subscribe in advance to everything they need. In reality, the information that many users are interested in is short-lived on an ad hoc basis. Subscription services cannot meet this type of information needs.
ユーザが最先端の検索エンジンの一つにアクセスすると、検索は数百もの、ひいては数千にも及ぶヒット（つまりデータ）を生じ得る。例えば、Alta Vista ＴＭ検索エンジンでは、「windows」という検索で数十万ものヒットを返してくる。この情報の洪水は普通検閲したり、選び分けたり、選択したりするには多すぎるのである。この問題は、検索エンジンが検索の結果のリストのヒットを、有意義な方法によってグループ分けしないので、ますます悪化している。上記の例では、Windows（登録商標）95のソフトウェア製品情報は建物の窓と個人的なページと一緒に検索結果のリストに含まれる。また、多くの最先端の検索エンジンは、個々のhtmlのページを個別のヒットとして見ており、従って１００ページのウェブ・サイトは、１００のヒットを検索結果のリストに生じることになるのである。この問題を処理するのに、幾つかの検索エンジンではウェブ・サイト毎のグループ・ヒットをするのである。 When a user accesses one of the state-of-the-art search engines, the search can result in hundreds and even thousands of hits (ie data). For example, the Alta Vista ™ search engine returns hundreds of thousands of hits for a search for “windows”. This flood of information is usually too much to be censored, sorted out, or selected. This problem is exacerbated because the search engine does not group search result list hits in a meaningful way. In the example above, the software product information for Windows 95 is included in the search results list along with the building window and personal page. Also, many state-of-the-art search engines view individual html pages as individual hits, so a 100 page web site will yield 100 hits in the search results list. To deal with this problem, some search engines make group hits per web site.
多くの最先端の検索エンジンは、原始的ともいえる適切なランキングをつけるルーチンを使い、その結果、わずかか、まったく適切ではないランキングのついた検索結果をリストするのである。不十分にランク付けされた検索結果のリストは、消費者にとっては重要な問題である。もし、検索エンジンが１００のヒットを生じる場合、一番興味のある情報が見つかるかどうかユーザは２０もの画面の情報を閲覧しなければならない。ほとんどのユーザは、最初の数画面で諦めることが報告されている。したがって、もしとても適した情報が、後の画面にあったとしても、ほとんどのユーザは知ることもなく、検索が失敗に終わるのである。 Many state-of-the-art search engines use a routine that ranks properly, even primitive, and as a result lists search results with rankings that are slightly or not at all appropriate. A poorly ranked list of search results is an important issue for consumers. If the search engine produces 100 hits, the user must browse 20 screens to see if the most interesting information is found. Most users are reported to give up on the first few screens. Therefore, even if there is very suitable information on a later screen, most users will not know and the search will fail.
２つの最先端の検索エンジンであるExciteＴＭとYahooＴＭは、マニュアルでインターネットをカテゴリー分けし、見出しをつけている。このアプローチだと、ディレクトリ構造はウェブサイトの高い質の見出しと適切なカテゴリー分けのあるものとなる。しかし、これらの企業の編集スタッフは、インターネットの成長に追いつくことができないと考える。数百人もの編集のスタッフがいたとしても、これらの企業は充分なウェブ・サイトを訪れることができず、そしてサイトが変更する毎にすべてのサイトを再訪問することもできない。したがって、これらの企業はインターネットの大部分をカバーすることはできないのである。結果として、これらの検索エンジンを使った検索が役に立つ情報を返してくることは「ほとんど無い」のである。 Two state-of-the-art search engines, Excite ™ and Yahoo ™ , categorize the Internet in manuals and add headings. With this approach, the directory structure has a high quality headline and proper categorization of the website. But the editorial staff of these companies don't think they can keep up with the growth of the Internet. Even with hundreds of editorial staff, these companies can't visit enough web sites, and they can't revisit every site every time the site changes. Therefore, these companies cannot cover the majority of the Internet. As a result, searches using these search engines return almost no useful information.
本発明の要約
本発明は、インターネットと料金制コンテンツデータを含み得る、データベースを検索するための方法と装置に関わるものである。本発明は、ユーザがインターネットの豊富な情報と、インターネットに無い料金制コンテンツデータにユーザがアクセスすることを提供する。本発明は、意味のある検索結果のリストを検索結果のカテゴリーのセットという形式で提供する為に、詳細である関連性基準と共に複雑なカテゴリー分けする方法を使用する。ユーザには、最も関連性のあるデータのリストと共に、小数のカテゴリーを表示する。それぞれのカテゴリーは、さらに細かいカテゴリーおよび／または最も関連性のあるデータのリストを含むことができる。検索リストの結果をヒエラルキーとして整理することにより、ユーザはその結果に圧倒されることなく、これらの幾つかのインターネットのデータの検索を短時間にして興味のある対象に集中することができるのである。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention relates to a method and apparatus for searching a database that can include the Internet and fee-based content data. The present invention provides the user with access to a wealth of information on the Internet and fee-based content data not available on the Internet. The present invention uses a complex categorization method with detailed relevance criteria to provide a meaningful list of search results in the form of a set of search result categories. The user is presented with a small number of categories along with a list of the most relevant data. Each category can include a more detailed category and / or a list of the most relevant data. By organizing the search list results as a hierarchy, users can focus their search on these Internet data in a short amount of time without being overwhelmed by the results. .
一つの側面からすると、本発明はデータベースのデータを検索する方法を示す。データベースは、インターネットと料金制コンテンツデータを含むことができる。ユーザからの検索指示の応答としてデータベースが検索され、選択されたデータのセットを含む検索結果のリストを生成する。検索結果のリストの一部は、検索結果のカテゴリーを状況に合わせて作成するために処理される。実施例では、検索結果のリストの一部は、選択されたデータのセットの中で最も関連性のあるデータの最初の２００（または１００）となり得る。それぞれの検索結果のカテゴリーは、検索結果リスト内のデータのサブセットと関連付けられる。 From one aspect, the present invention shows a method for retrieving data in a database. The database can include the Internet and fee-based content data. The database is searched in response to a search instruction from the user, and a list of search results including the selected set of data is generated. A portion of the list of search results is processed to create search result categories tailored to the situation. In an embodiment, the portion of the list of search results may be the first 200 (or 100) of the most relevant data in the selected set of data. Each search result category is associated with a subset of the data in the search result list.
本発明は、検索結果のリストを編集するのにデータベースに蓄積されたデータを呼び出す為のカテゴリー分け（またはクラスタリング）の方法論を使用している。この方法論は、候補のカテゴリーを識別する、候補のカテゴリーを加重する、そして候補のカテゴリーから選択された検索結果のカテゴリーのセットを表示する、の３つの主なステップを持つ。 The present invention uses a categorization (or clustering) methodology for recalling data stored in a database to edit a list of search results. This methodology has three main steps: identifying candidate categories, weighting candidate categories, and displaying a set of search result categories selected from candidate categories.
検索リスト内のそれぞれのデータは、関連した件名、種類、ソース、そして言語の特徴を持つことが出来る。データに関連する共通した特徴は識別され、共通した特徴を持つデータは候補のカテゴリー別にグループ分けされる。候補のカテゴリーのリストは、可能性のある検索結果のカテゴリーの代表的なものとなり、編集される。各候補カテゴリーは候補カテゴリー内のデータの識別された共通特徴の関数として加重される。一つ以上の候補のカテゴリーが、データの識別された共通の特徴の関数として選択される。例えば、約５つから１０の検索結果のカテゴリーが候補のカテゴリーから選択されることができるのである。カテゴリーによるグラフィカルな表示が、カテゴリーのユーザ画面にされる。カテゴリーは、ユーザ画面に多数のフォルダとして表示することができる。 Each piece of data in the search list can have associated subject, type, source, and language characteristics. Common features associated with the data are identified, and data with common features are grouped into candidate categories. The list of candidate categories is representative of potential search result categories and is edited. Each candidate category is weighted as a function of the identified common features of the data within the candidate category. One or more candidate categories are selected as a function of the identified common features of the data. For example, approximately 5 to 10 search result categories can be selected from the candidate categories. A graphical display by category is displayed on the category user screen. Categories can be displayed as multiple folders on the user screen.
他の面では、本発明は、データベースのデータを検索する検索装置としての特徴を持つ。データベースは、インターネットのデータと料金制コンテンツデータを含む多数のデータからなる。装置は、検索プロセッサとグルーピングプロセッサを含む。グルーピングプロセッサは、データプロセッサ、候補生成機、加重プロセッサ、ディスプレイプロセッサを含む。これらのそれぞれの構成はソフトウェアのモジュールである。代替案として、それぞれのプロセッサは、ハードウェアのモジュールまたは、ハードウェアとソフトウェアを合わせたモジュールにもなりうる。それぞれの検索プロセッサは、ユーザから検索指示を受ける。検索指示に対応して、データの選択されたセットを含む検索結果リストを作成すべく、検索プロセッサはデータベースを検索する。グルーピングプロセッサは、検索結果のカテゴリーのセットを状況に応じて動的に作成すべく検索結果リストの一部を処理する。検索結果のカテゴリーの一つ一つは、検索結果リストにあるデータのサブセットに関連付けられている。 In another aspect, the present invention has a feature as a retrieval device that retrieves data in a database. The database consists of a large number of data including Internet data and fee-based content data. The apparatus includes a search processor and a grouping processor. The grouping processor includes a data processor, a candidate generator, a weighting processor, and a display processor. Each of these components is a software module. Alternatively, each processor may be a hardware module or a combination of hardware and software. Each search processor receives a search instruction from the user. In response to the search instructions, the search processor searches the database to create a search result list that includes the selected set of data. The grouping processor processes a portion of the search result list to dynamically create a set of search result categories depending on the situation. Each search result category is associated with a subset of the data in the search result list.
装置は、状況に応じて検索結果のカテゴリーを作成するために多数の処理ステップを踏むのである。データプロセッサは、検索結果リスト内の各データと関連付けられた件名、種類、ソース、そして言語の特徴を識別する。候補生成機は、検索結果リスト内のデータと関連付けられた共通の特徴を識別し、候補のカテゴリーのリストを編集する。それぞれの候補のカテゴリーは、可能性のある検索結果のカテゴリーの代表的なものである。加重プロセッサは、候補のカテゴリー内のデータの識別された共通の特徴の関数として、それぞれの候補のカテゴリーを加重する。ディスプレイプロセッサは、それらの加重の最も大きな候補のカテゴリーに対応する、検索結果のカテゴリーを複数選択する。ディスプレイプロセッサは、検索結果のカテゴリーによるグラフィカルな表示をユーザのモニターの画面に提示する。 The device takes a number of processing steps to create a category of search results depending on the situation. The data processor identifies the subject, type, source, and language characteristics associated with each data in the search result list. The candidate generator identifies common features associated with the data in the search result list and edits the list of candidate categories. Each candidate category is representative of possible search result categories. A weighting processor weights each candidate category as a function of the identified common features of the data in the candidate category. The display processor selects a plurality of search result categories corresponding to the candidate category having the largest weight. The display processor presents a graphical display according to the category of search results on the screen of the user's monitor.
本発明は、大きなデータのセットを見たり、検索したりする効率的な方法を与え、長い直線的なリストに対して利点を提供するものである。本発明は、人間的な満足のいく方法で複数のステップの検索過程を通じてユーザを導くカテゴリー分けを使用する。ユーザは複雑な照会を簡単なステップを一度に一つずつ行うことによって作り上げることができる。本発明の利用により、ユーザは長い直線的なデータのリストを読み通すこと無しに迅速に数段階で検索をすることができる。 The present invention provides an efficient way to view and search large data sets and provides advantages over long linear lists. The present invention uses categorization that guides the user through a multi-step search process in a human satisfactory manner. Users can create complex queries by performing simple steps one at a time. By using the present invention, the user can quickly search in several steps without having to read through a long linear list of data.
詳細な説明
図１は本発明の原理を応用した検索装置の機能要素を表わすブロックダイアグラムである。装置１０は検索プロセッサ１２とグルーピングプロセッサ１４とを含む。このグルーピングプロセッサは記録プロセッサ１６と、候補生成機１８、加重プロセッサ２０と、ディスプレイプロセッサ２２とから成る。これらの要素はソフトウエアのモジュールであり、単に本発明の機能を図説するために表わしたにすぎない。装置１０はI/Oバス２８を介してユーザ２４(つまり、コンピュータ)と、インターネットおよび料金制コンテンツデータを含むデータベース２６と通信する。装置１０はワイドエリアネットワーク(たとえばインターネット)上で距離を隔てて位置する複数のユーザと通信する事ができる。
DETAILED DESCRIPTION FIG. 1 is a block diagram showing functional elements of a search device to which the principle of the present invention is applied. The
図２は検索を実行するにあたってこの検索装置が使用するステップの流れを示すフローチャートである。図１および図２において、検索プロセッサ１２は検索の指示(つまり照会)をユーザ２４からバス２８を介して受け取る(ステップ３０)。検索プロセッサ１２はデータベース２６を検索し、選択されたデータのセットに対応する検索結果のリストを生成する(ステップ３２)。この選択されたデータのセットは関連性条件に従ってランク付けされる。一つの実施例においては、データをランク付けするための関連性条件は次の規則を含み得る。
１ 「ヒット」(検索条件にある単語にマッチするデータの単語)の数が多ければ、そのデータのランクは高くなる。
２ 単語が個々にヒットするのでなく、検索の単語からなるフレーズがヒットした場合は、そのデータのランクは高くなる。
３ 大文字小文字の区別が検索用語と同じであれば、そのデータのランクは高くなる。
４ 検索用語が主題に入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
５ 検索用語が要旨に入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
６ 検索用語がキーワードに入っていれば、そのデータのランクは高くなる。
FIG. 2 is a flowchart showing a flow of steps used by the search apparatus when executing a search. 1 and 2, the
1 If the number of “hits” (words of data that matches words in the search condition) is large, the rank of the data becomes high.
2 When a phrase consisting of a search word is hit instead of hitting each word individually, the rank of the data becomes high.
3 If the case sensitivity is the same as the search term, the rank of the data will be higher.
4 If the search term is included in the subject, the rank of the data will be higher.
5 If the search term is included in the summary, the rank of the data is high.
6 If the search term is in the keyword, the rank of the data will be higher.
もしデータの数が特定の数(たとえば２０)よりも小さい場合には、グルーピングプロセッサ３６をバイパスする(ステップ３４)。さもなければ、グルーピングプロセッサ１４は検索結果のリストの一部を処理し、一組の検索結果のカテゴリーを状況に合わせて作る。ここで検索結果のカテゴリー一つ一つは検索結果のリストにあるデータのサブセットと関連付けられている。単に例としてであるが、処理される検索結果のリストの部分は選択されたデータの組みの中の最も関連性の高い、第１の２００(または１００)のデータとしてもよい。
If the number of data is smaller than a specific number (for example, 20), the grouping
グルーピングプロセッサ１４は複数の処理ステップを実行し、状況に合わせて検索結果のカテゴリーの組みを作る。データプロセッサ１６は検索結果のリストにある一つ一つのデータと関連付けられている数々の特徴(例えば、主題、種類、ソース、言語)を調べる(ステップ３６)。候補生成機１８は、検索結果のリストにあるデータと関連付けられている特徴のうち共通のものを調べ、候補となるカテゴリーのリストを一つ作り上げる(ステップ３８)。候補生成機１８は下記に述べる様々な規則を利用してこのリストを作る。加重プロセッサ２０はそれぞれの候補であるカテゴリーを、候補であるカテゴリーの中にあるデータの調べられた共通の特徴の関数として加重する(ステップ４０)。また、加重プロセッサ２０は候補であるカテゴリーを加重するために下記に述べる様々な加重規則を利用する。ディスプレイプロセッサ２２は加重の最も大きい候補カテゴリーに対応する複数(例えば５から１０)の検索結果のカテゴリーを選択し(ステップ４２)、ユーザのモニターで表示するために検索結果のカテゴリーのグラフィックな表記を提供する(ステップ４４)。検索結果のカテゴリーはモニター上での複数のアイコン(例えばフォルダ)として表示するしてもよい。ユーザがある検索結果のカテゴリーを選択すると、その検索結果のカテゴリーにあるデータの数と、他の検索結果のカテゴリーと、最も関連例の強いデータのリストのグラフィックな表記をディスプレー上での表示のために提供する。
The grouping
上で述べたように、ユーザは検索結果のカテゴリーを一つ選択し(ステップ４６)、(もしもある特定の値よりもデータの数が多いのならば)そのカテゴリーに含まれるデータのリストに加えて他の検索結果のカテゴリーを見ることもできる。検索を狭めるためには、ユーザは追加の検索単語を与え得る(つまり細分命令)(ステップ４８)。この追加の単語を受け取ると、検索プロセッサ１２はデータベース２６を検索し、細分されたデータの組みに対応する新しい検索結果のリストを生成する(ステップ５０)。または、ユーザは単に次々と追加の検索結果のカテゴリーを開く事によって(実質的に)細分することができる。
As mentioned above, the user selects a category of search results (step 46) and adds to the list of data contained in that category (if there are more data than a certain value). You can also see other search result categories. To narrow the search, the user may provide additional search words (ie subdivision instructions) (step 48). Upon receipt of this additional word, the
図３Aから３Cは検索装置１０を使って検索をする際のユーザのディスプレイを示す例である。これらの表示は単に例であり、説明するために提供されているだけである。したがって、様々なキー、ボタン、アイコンのレイアウトは重要ではない。図３Aから３Cに関しては、ディスプレー６０は、ユーザが検索指示を入力し得る検索フィールド６２と、検索指示を実行するための検索アイコン６４を含む。このディスプレーはまた、検索の助けるヒントアイコン６６、その他の機能アイコン(例えば、検索アイコン６８、ディレクトリアイコン７０、サポートアイコン７２、法律関連アイコン７４)、検索アイコン(例えば、単純検索７６、パワー検索７８、健康関連検索８０、会社検索８２、コンピュータ検索８４)を含む。
FIGS. 3A to 3C show examples of the user's display when searching using the
ユーザは検索の指示(つまり照会)をフィールド６２に入力し、検索アイコン(図３B参照)を選択する。検索装置１０はデータベース２６を検索し状況に合わせて一組の検索結果のカテゴリー(８６a−８６n)を最も関連性の高いデータ(８８a−８８m)のリストとともに作成する。検索結果のカテゴリー(８６a−８６n)の一つ一つは件名のキャプションを一つ含み、データ(８８a−８８m)の一つ一つは「有料・無料」のインジケーターとともにキャプションを一つ含む。ユーザはアイコンを選択することによって一つのカテゴリーを見ることができ、またはアイコンを選択することによってある特定の一つのデータを見ることができる。あるいは、ユーザは検索やり直し用アイコン９０を選択することによって新しい検索を実行することができ、または、テキストを検索フィールド６２に入力し、検索アイコン６４を選択することによって細分することができる。ユーザが一つのカテゴリーを選択すると、装置１０はもう一つの組の検索結果のカテゴリーと、最も関連性の高いデータのリストをもう一つ作成する。ユーザは繰り返し一回毎に検索の範囲を更に狭め、関連するデータの数が予め定めた敷居値(例えば２０)に低下するまでこのプロセスを繰り返すことがてきる。この時点で、装置１０は単に最も関連性の高いデータのリストを一つ提供するのみとなる。
The user inputs a search instruction (ie, a query) in
ユーザは検索するプロセスの焦点を絞るためにディレクトリ(９２a−９２y)の予め定めたリストを利用することができる（図３ｃ）。ユーザはフィールド６２に検索の指示を入力し、一つ、またはそれ以上のディレクトリ(例えばディレクトリ９２a、９２b)を選択し、検索アイコン６４を選択する(図３B)。検索装置１０は、照会を満たし選択したディレクトリの中に入っているデータに焦点をあわせて、データベース２６を検索する。装置はこれらのディレクトリに限定された検索結果のカテゴリーと最も関連性の高いデータとの一組を提供する。
The user can use a predetermined list of directories (92a-92y) to focus the search process (FIG. 3c). The user inputs a search instruction in the
グルーピングプロセッサはカテゴリーに分けるためのアルゴリズムを実行し、状況に合わせて検索結果のカテゴリーのこの一組みを作成する。このアルゴリズムは、候補となるカテゴリーを調べる、カテゴリーを加重する、加重度の最も大きい複数のカテゴリーを表示する、の３つの主要なステップを含む。以下の実施例においては７つ(+/-２)カテゴリーを目標値として規則が作られているが、一般に規則はこの目標値とは独立したものである。 The grouping processor executes an algorithm for dividing into categories and creates this set of search result categories according to the situation. The algorithm includes three main steps: examine candidate categories, weight categories, and display multiple categories with the highest weight. In the following examples, rules are created with seven (+/− 2) categories as target values, but the rules are generally independent of these target values.
グルーピングプロセッサの利用するカテゴリーに分けるためのアルゴリズムの一つの実施例は論理的に下記に説明する。このアルゴリズムの実際の実行は、ステップを省略してもよく、並列または任意に実行してもよい。このアルゴリズムを説明するにあたって、次の用語を使う。「nrecs」という用語は、検索結果のリスト上でデータの全数の内の最初の２００のデータか、結果のリストの全体の大きさで、数の小さい方を意味する。nrecsという用語は、データの数、またはデータのそのグループと同義である。「ncategories」という用語は、望まれるカテゴリーの数(+/-２つのカテゴリー)を意味する。「内部ドメインオーダリング」という用語は、ドメインを関連する情報の違いに基づいて区別する能力を強調してドメインの順序付けをする事を意味する。順序付けは、種類、件名、ソース、言語によることができる。「ユーザドメインオーダリング」という用語は、ドメインに関するユーザのアクセス性／見かけのユーザの値を強調してドメインの順序付けをする事を意味する。順序付けは、件名、ソース、種類、言語によることができる。「レベル」という用語は、そのカテゴリーに割り当てられたその特定のドメインに対する一つの値のドメインヒエラルキーにおけるレベルを意味する。ヒエラルキーレベルは１(全てのアイテム、例えば全ての件名)からN(通常の「トップ」のレベルのアイテムは６ケぐらいでがレベル２であるヒエラルキーの最低のレベル、)までの数であると仮定する。
One embodiment of an algorithm for dividing into categories used by the grouping processor is logically described below. The actual execution of this algorithm may omit steps and may be performed in parallel or arbitrarily. In describing this algorithm, the following terms are used: The term “nrecs” means the first 200 data out of the total number of data on the search result list or the overall size of the result list, whichever is smaller. The term nrecs is synonymous with the number of data, or that group of data. The term “ncategories” means the number of categories desired (+/− 2 categories). The term “internal domain ordering” means ordering domains with emphasis on the ability to distinguish domains based on differences in related information. Ordering can be by type, subject, source, and language. The term “user domain ordering” means to order the domains by emphasizing user accessibility / apparent user values for the domains. The ordering can be by subject, source, type and language. The term “level” means the level in the domain hierarchy of one value for that particular domain assigned to that category. The hierarchy level is assumed to be a number from 1 (all items, eg all subject lines) to N (the usual “top” level items are the lowest level of the hierarchy, which is
照会に応答して、検索プロセッサはデータベースを検索し、検索結果リストを作成する。このリストにあるデータの組みは上記の関連性の条件に従ってランク付けされる。その後の全ての処理はnrecsに関して行われる。もしnrecsが２０(または、他の予め決められた値)より小さければ、唯一の候補カテゴリーは「全てのデータ」カテゴリーであり、プロセッサーはカテゴリー加重へとスキップする(下記に解説)。 In response to the query, the search processor searches the database and creates a search result list. Data sets in this list are ranked according to the above relevance conditions. All subsequent processing is done on nrecs. If nrecs is less than 20 (or some other predetermined value), the only candidate category is the “all data” category and the processor skips to category weighting (discussed below).
候補を生成する規則全てに対して、利用可能な種類、件名、言語、またはソースの値の組みは、照会において示される値、まはたこのような値のサブトリーによって限定される(例えば、一つの特定の件名に限定された検索は、その件名だけか、その件名の中のより限定的な件名を含む候補カテゴリーが結果として得られる)。もしこれらのフィールドに対する値が与えられない場合は、これらの特徴を持つドメイン全部が利用される。複数のフィールドに与えられた条件はその検索要求においてロジックのANDとして仮定される。 For all rules that generate candidates, the set of available type, subject, language, or source values is limited by the value indicated in the query or by a subtree of such values (e.g., one A search limited to one specific subject will result in a candidate category that includes just that subject or a more specific subject within that subject). If no value is given for these fields, all domains with these characteristics are used. Conditions given to multiple fields are assumed as logic AND in the search request.
グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の種類−件名の組み合わせ全てを、件名のドメインと種類のドメインにある利用可能な全てのノードを利用して生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の件名のドメインにある、件名のみのグループを全て生成し、利用可能な全てのノードからのものをまとめる。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％以上の種類のドメインにある、種類のみのグループを全て生成し、利用可能な全てのノードからのものをまとめる。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％より大きく８０％より小さい言語のヒエラルキーにある全てのドメインを生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、nrecsが２０％より大きいソースのヒエラルキーにある、３つまたはそれ以上のデータを含むかウエブサイトか、他の全てのノードを生成する。グルーピングプロセッサは、候補のカテゴリーとして、まだ一つもカテゴリーを作っていないソースのヒエラルキーにある、トップレベルの全てのノードを生成する。こうして、nrecsに関してのみならず検索結果のリスト全体を完全に網羅する候補カテゴリーの少なくとも一つの組みが作られる。グルーピングプロセッサは、照会において指定される任意の２つのフィールドの利用できる全てのノードの一対の組み合わせの全てから成る、まだ生成されていない、nrecsが２０％以上の候補カテゴリーを生成し、(例えば言語とソースを指定する照会はnrecsが２０％以上の言語−ソースの組み合わせの全てに対する候補を生成する。最後に、グルーピングプロセッサは、そのカテゴリーにあるドメインのどれかが「未知」の値を持つカテゴリーは全て除く。 The grouping processor generates all types-subject combinations having nrecs of 20% or more as candidate categories using all available nodes in the subject domain and the type domain. The grouping processor creates all subject-only groups in the subject domain with nrecs of 20% or more as candidate categories, and collects all the available nodes. As a candidate category, the grouping processor generates all types-only groups in the types of domains with nrecs of 20% or more, and collects all the available nodes. The grouping processor generates all domains in the hierarchy of languages where nrecs is greater than 20% and less than 80% as candidate categories. The grouping processor generates all other nodes that contain three or more data or websites with nrecs in the source hierarchy greater than 20% as candidate categories. The grouping processor generates all top-level nodes in the source hierarchy that have not yet created any categories as candidate categories. This produces at least one set of candidate categories that completely covers the entire list of search results, not just nrecs. The grouping processor generates candidate categories that are not yet generated and have a nrecs of 20% or more, consisting of all pairs of all available pairs of nodes in any two fields specified in the query (eg, language And a source-specific query will generate candidates for all language-source combinations where nrecs is greater than 20% Finally, the grouping processor will create a category for which any domain in that category has a value of "unknown" Is excluded.
第二に、このアルゴリズムはカテゴリーに対して加重を付ける。加重を付ける規則によると、加重はカテゴリーに対して累積して与えられる(つまり、それぞれのカテゴリーの最終的な加重は受け取る加重の全合計となる)。規則の一つは内部ドメインオーダリングと一つのドメイン内における正確さのレベルを強調する。この規則によると全てのカテゴリーは、一つ一つのドメインに対するファクターとそのドメインに対する値のレベルの積である加重をそれぞれのドメイン対して受け取る。ここでのファクターとは、種類(１０)、件名(６)、ソース(３)、言語(１)である。もう一つの規則によると、データの数の多いカテゴリーが強調される。この規則によると、どのカテゴリーもそのカテゴリーに含まれるnrecsのパーセンテージの２０％に相当する加重を受け取る。最も関連性の高いカテゴリーを強調する規則は３つある。一つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsのトップ５のデータにランクされたデータの数の１０倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。二つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsの二番目のトップ５のデータにランクされたデータの数の５倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。三つ目の規則によると、全てのカテゴリーにあるデータでnrecsの１１番目から２０番目のデータにランクされたデータの数の２倍に等しい加重をそのカテゴリーが受ける。 Second, the algorithm weights categories. According to the rules for weighting, weights are given cumulatively for a category (ie, the final weight for each category is the total sum of the weights received). One of the rules emphasizes internal domain ordering and the level of accuracy within a domain. According to this rule, every category receives a weight for each domain, which is the product of the factor for each domain and the level of values for that domain. The factors here are type (10), subject (6), source (3), and language (1). Another rule emphasizes categories with a large number of data. According to this rule, every category receives a weight corresponding to 20% of the percentage of nrecs contained in that category. There are three rules that highlight the most relevant categories. According to the first rule, a category receives a weight equal to 10 times the number of data in all categories ranked in the top 5 data of nrecs. According to the second rule, the category receives a weight equal to five times the number of data in all categories ranked in the second top 5 data of nrecs. According to the third rule, the category receives a weight equal to twice the number of data in all categories ranked in the 11th to 20th data of nrecs.
一つのドメイン内における広がりを示す４つの加重規則があり、全体のカバレッジを広げ重複を最小限にする。一つ目の規則によると、そのドメインに対するレベル２未満の値に対するカテゴリーがないようなレベル２のドメインの値を含む全てのカテゴリーは１５の加重を受け取る。これは、そのカテゴリーのテーマ内に含まれるそれぞれのドメインに対して当てはまる。二つ目の規則によると、そのドメインに対するレベル３未満の値に対するカテゴリーがないようなレベル３のドメインの値を含む全てのカテゴリーは８の加重を受け取る。これは、そのカテゴリーのテーマ内に含まれるそれぞれのドメインに対して当てはまる。三つ目の規則によると、もし最も大きな加重を持つncategoriesがどの一つのドメインの値を網羅せず、一つのドメインを網羅するためにそのドメインからの値を加算できるカテゴリーが２つ以下しかない場合は、それら２つのカテゴリー一つ一つに対して２５を加算する。しかし、もしこの事が当てはまるカテゴリー(同一のドメインかもう一つの異なるドメイン内の)が３つ以上ある場合は、指定されたカテゴリーの内で２つの和が最も加重の大きなを持つカテゴリーを選択する。引き分けになってしまった場合は、内部ドメインオーダリングに基づいて選択し、それでも引き分けになってしまった場合は、ランダムに選択する。四つ目の規則によると、データの内で７０％以上が他のカテゴリーにないようなデータを含むカテゴリーは全て８の加重を受け取る。他のパーセンテージや加重値を利用してもよい。
There are four weighting rules that indicate the spread within one domain, extending the overall coverage and minimizing duplication. According to the first rule, all categories that contain a value for a
別の規則により、ウェブサイトカテゴリーを強調している。この規則は、２０％以上のnrecsを伴う、全ウェブサイトのみのカテゴリーが１２の加重を受ける。また、別の規則は照会内で特定されたテーマを強調しており、値を特定されたユーザが１０の加重を受けるためのドメインを含む全カテゴリーを提供する。最後に、組合せカテゴリーを強調する規則により、全組合せカテゴリーが８の加重を受けることを提供する。
Another rule emphasizes website categories. This
第三に、アルゴリズムは複数の検索結果カテゴリーを、最高加重を伴う候補カテゴリーから決定する。まず、プロセッサは最高加重を伴う候補カテゴリーを選択する。同じ場合には、ユーザドメインのオーダリングが、カテゴリーを選択するために用いられる。ncategories内の最低加重のカテゴリー、または２つの最低加重カテゴリーは、２番目に最高の加重カテゴリーからの顕著な低下を表し、ncategoriesは１つまたは２つだけ減少する。しかし、すでにncategories内にない２つの最高加重カテゴリーが、加重においてすでにncategories内にある最低カテゴリーよりもわずかにより低い場合、ncategoriesは１つまたは２つだけ増加する。他のパーセンテージおよび加重値も用いられ得ることは留意される。 Third, the algorithm determines multiple search result categories from the candidate category with the highest weight. First, the processor selects the candidate category with the highest weight. In the same case, user domain ordering is used to select a category. The lowest weighted category in ncategories, or the two lowest weighted categories, represents a significant decline from the second highest weighted category, and ncategories is reduced by one or two. However, if the two highest weighted categories not already in ncategories are slightly lower in weight than the lowest category already in ncategories, ncategories will increase by one or two. It is noted that other percentages and weights can also be used.
各検索結果カテゴリーについての名前を決定する際に、ドメイン（例えば、件名タイプ）の組合せのカテゴリーは、ハイフンにより分けられた各ドメインの値で名付けられる。２つのドメインの順序は、ユーザドメインオーダリングにより決定される。各検索結果カテゴリーについて、各カテゴリーにおけるデータの数のカウントが表示される。ウェブサイトカテゴリーはウェブサイトのドメインにより名付けられ、これはそのサイトのデフォルトホームページへのホットリンクであり得る。任意の表示されたカテゴリーが単なるウェブサイトカテゴリーであるか、もしくは組合せウェブサイトカテゴリーであるかに関わらず、ウェブサイトまたはウェブサイト組合せカテゴリー以外の任意のカテゴリーのデータリスト内における個々のデータの全ての例(occurrence)は、それらのデータを含むウェブサイトカテゴリーと置き換えられる。ウェブサイトカテゴリーが、３つ以下のデータを有する検索結果リスト内に埋め込まれ、データ「インライン」、すなわち個々のデータそれ自体がカテゴリー名を備えて示され得、カテゴリーを明示的に展開する必要性を排除することが可能である。検索結果カテゴリー内のデータは関連する順序にて、あるいは、ユーザのオプションにおいて逆日付順(reversedate order)（最近のもの）にてデフォルトにより表示される。データリスト内のウェブサイトカテゴリーは、ウェブサイトにおける最高ランク付けデータの値によりランク付けされる。 In determining the name for each search result category, the category of combinations of domains (eg, subject type) is named with the value of each domain separated by a hyphen. The order of the two domains is determined by user domain ordering. For each search result category, a count of the number of data in each category is displayed. A website category is named by the website domain, which can be a hot link to the default home page of the site. Regardless of whether any displayed category is just a website category or a combination website category, all of the individual data in the data list of any category other than the website or website combination category The occurrence is replaced with the website category that contains those data. Website categories can be embedded in a search results list with 3 or fewer data, the data "inline", ie the individual data itself can be shown with the category name, and the need to explicitly expand the category Can be eliminated. The data in the search result category is displayed by default in the relevant order or in reverse date order (recent) in the user's options. Website categories in the data list are ranked by the value of the highest ranking data on the website.
上記された数値的なパーセンテージ、割り当て加重、および詳細な規則は例示的であり、本発明の精神および範囲から逸脱することなく変更され得る。 The numerical percentages, assignment weights, and detailed rules described above are exemplary and can be modified without departing from the spirit and scope of the present invention.
機能するカテゴリー化方法論として、データベース内の各データ（インターネットデータおよび料金制コンテンツデータを含む）は、件名、種類、ソース、および言語特徴（すなわちメタデータ属性）により分類される。他の実施形態において、データは追加のメタデータ属性（例えば、困難性または一般性のレベル）、照会ベース属性、適切な名前、および実行タイムドキュメント分析特性により分類され得る。そのようなタスクがマニュアル的に行うには大きすぎるため、検索装置が全てのデータを適切なカテゴリーに実質的に自動分類する。 As a functioning categorization methodology, each data in the database (including Internet data and fee-based content data) is categorized by subject, type, source, and language characteristics (ie, metadata attributes). In other embodiments, data may be categorized by additional metadata attributes (eg, difficulty or generality level), query-based attributes, appropriate names, and execution time document analysis characteristics. Because such a task is too large to be done manually, the search device substantially automatically classifies all data into the appropriate categories.
各データは、１つ以上のタイプ（例えば、記事、本の論評、手紙）および単一のソース値（例えば、ＰＣ Ｗｅｅｋ、パーソナルウェブページ）が、大抵の場合、自動的プロセス（インターネットデータ用には完全に自動的）を介して割り当てられる。しかし、所定の料金制コンテンツデータ用にいくつかの編集的な割り当ても存在する。また、各データは１つ以上の件名（例えば、分子生物学）および言語（例えば、フランス語）が、大抵の場合、自動的プロセス（インターネットデータ用には完全に自動的）を介して、一般的に割り当てられる。時折、データは件名および／または言語が割り当てられない。そのような場合には、データはそれらの特定のメタデータアイテム（または属性、またはフィールド、またはドメイン）用に「未知」の値が割り当てられる。件名、言語およびタイプ（しかしソースではない）の場合において、データが１つ以上の値を有することが可能である（例えば、これが２つ以上の異なる件名分野を実際にアドレスするため、もしくはこれが１つ以上の言語におけるテキストを含むためである）。 Each data has one or more types (eg, articles, book reviews, letters) and a single source value (eg, PC Week, personal web page), often an automatic process (for Internet data Are fully automatic). However, there are also some editorial assignments for certain fee-based content data. In addition, each data is generally available via one or more subject lines (eg, molecular biology) and language (eg, French), usually through an automatic process (completely automatic for Internet data). Assigned to. Occasionally, data is not assigned a subject and / or language. In such cases, the data is assigned an “unknown” value for those particular metadata items (or attributes, or fields, or domains). In the case of subject, language and type (but not source), it is possible for the data to have more than one value (for example, because this actually addresses two or more different subject areas, or this is 1 Because it contains text in more than one language).
さらに、それらのドメイン内の全ての値は、階層的に配置している（例えば、「分子生物学」は「生物学」に属し、「本の論評」は「論評」に属する）。データは所定のドメイン（例えば、タイプとして「本の論評」、件名として「分子生物学」）用に、ただ一つ（あるいは、おそらく２つ以上）の比較的特定的な値に自動的にまたはマニュアル的に分類され、それらの相対的なドメイン階層における値よりも高い全ての値を継承する。例えば、「分子生物学」に分類されたデータはまた、「生物学」の件名（分子生物学の親）および「科学」の件名（これは生物学の親）が与えられる。このことは、そのデータ用に追加の５つまたは６つの分類値をもたらし得る。各階層の最上レベルは比較的小さく、例えば件名ドメインとして約６個の件名分野（人文科学および社会学、ビジネス、等を含む）、その各々は３つまたは４つよりも多く分割されて、レベル２において１８個の件名分野を作り、その各々は約３５に分割されて、レベル３において約６００個の件名分野を作るという具合に続く。
Furthermore, all values within those domains are arranged in a hierarchy (eg, “molecular biology” belongs to “biology” and “book reviews” belongs to “reviews”). The data is automatically or for a given domain (eg “book review” as type, “molecular biology” as subject), with only one (or perhaps more than two) relatively specific values It is classified manually and inherits all values higher than those in their relative domain hierarchy. For example, data classified as “molecular biology” is also given the subject of “biology” (the parent of molecular biology) and the subject of “science” (which is the parent of biology). This can result in an additional 5 or 6 classification values for the data. The top level of each hierarchy is relatively small, eg about 6 subject areas (including humanities and sociology, business, etc.) as subject domains, each of which is divided into more than 3 or 4
分類システムは、４つのデータ属性（すなわち、件名、種類、言語およびソース）を（それらの属性が発行者またはデータソースから編集的に利用可能でない場合に）、自動的に決定するために開発されてきた。分類システムは、（１）照会ベース分類プログラム、および（２）個々のプログラムのセット、という２つの主要な構成要素を含む。 The classification system was developed to automatically determine four data attributes (ie subject, type, language and source) (if those attributes are not editorially available from the publisher or data source). I came. The classification system includes two main components: (1) a query-based classification program, and (2) a set of individual programs.
照会ベース分類プログラムは、２万件以上の項目用語（term）を含む、選択された属性および属性値に対する分類を効率的に行う。属性および属性値のそれぞれに対し、ひとつの照会を必要とする（例えば、属性＝件名、属性値＝生物化学）。照会はデータのすべてに対して行われ、一致の強さを表す分類スコアが、各データおよび照会に対して計算される。その後データは、そのデータが最高の分類スコアを有する２つまたは３つの照会／属性値に分類される。 The query-based classification program efficiently classifies selected attributes and attribute values that contain more than 20,000 item terms. One query is required for each attribute and attribute value (eg, attribute = subject, attribute value = biochemistry). A query is performed on all of the data, and a classification score representing the strength of the match is calculated for each data and query. The data is then classified into two or three query / attribute values where the data has the highest classification score.
照会ベース分類プログラムは、以下の副構成要素を利用（draw on）する。（１）分類照会を特定するための分類言語、（２）プログラムによって使用される分類照会を自動的に作成するための手段およびソース、および（３）プログラムによって使用される数々のマニュアルにより（manually）構成された分類照会。 The query-based classification program uses (draws on) the following subcomponents: (1) a classification language for identifying classification queries, (2) means and sources for automatically creating classification queries used by the program, and (3) a number of manuals used by the program (manually ) Configured classification query.
分類照会を自動的に作成するための手段およびソースは、約５行の長さの照会を生成する。各照会は、その属性値に対する用例または模範データ（例えば、生物化学の百科事典記事）を分析し、そのデータに対する最も重要な用語を自動的に抽出することによって作成される。作成された「照会」は、他の同様のデータ（即ち、同じ値に分類できるデータ）との一致および検索に用いられる。用語の重要性は、データ内でその用語がいかに頻繁に用いられるか（即ち、頻度が高いほど重要性が高い）、および、例えば百科事典全体など、用いられる用例データの特定の本文においてその用語がいかに希であるか（即ち、希であるほど、重要性が高い）の両方によって決定される。頻度／頻度の少なさのどの値が正確に用いられるかは、経験的に決定され、用例データの特定のソースそれぞれに対して設定される。複数のソースを使用することができる。数々の関連プログラムツールも開発されている（例えば、百科事典記事を、項目階層内の用語に自動的に一致させるもの）。 Means and sources for automatically creating a classification query generate a query about 5 lines long. Each query is created by analyzing example or exemplary data (eg, biochemical encyclopedia articles) for that attribute value and automatically extracting the most important terms for that data. The created “query” is used for matching and searching with other similar data (that is, data that can be classified into the same value). The importance of a term depends on how frequently the term is used in the data (ie, the more frequently it is important) and in the specific text of the example data used, for example, the entire encyclopedia Is determined by both how rare (ie, the rarer is the more important). Which value of frequency / low frequency is used correctly is determined empirically and is set for each specific source of example data. Multiple sources can be used. A number of related program tools have also been developed (eg, automatically matching encyclopedia articles to terms in the item hierarchy).
マニュアルにより構成されたいくつかの分類照会は、以下の通りである。約２０００のそのような件名照会、約５０のマニュアルによるタイプ照会、および約６のマニュアルによる言語照会である。マニュアルによる照会は、極めて長い言語照会を除き平均して約１５行の長さである。 Some classification queries organized by manual are: There are about 2000 such subject queries, about 50 manual type queries, and about six manual language queries. Manual queries are on average about 15 lines long, except for very long language queries.
分類システムの第２の構成要素は、照会ベースの方法が不適切であると見なされる場合に、データ属性の一つの特定の値（例えば、製法（recipe）および「個人のウェブページ」であり、例えば、製法の場合はデータ属性が「種類」、個人ページの場合は「ソース」である）に、データを分類するのに用いられる個々のプログラムおよび高次元の制御プログラムの組である。これらのプログラムは、Ｐｅｒｌの数千行を含んでいる。これらのプログラムは、特定の語の存在のみならず、形式の手掛かり（cue）（例えば、タイプ製法または種類インタヴューのデータの特定形式）を検索する。これらの分類の結果を評価するための一組のテストツールも存在する。 The second component of the classification system is one specific value of the data attribute (eg recipe and “personal web page” if the query-based method is deemed inappropriate, For example, a data attribute is “kind” in the case of a manufacturing method, and “source” in the case of a personal page), and a set of individual programs and high-dimensional control programs used to classify data. These programs contain several thousand lines of Perl. These programs search not only for the presence of specific words, but also for cue forms (for example, specific forms of type recipes or type interview data). There is also a set of test tools for evaluating the results of these classifications.
分類データベースは、データ分類学（taxonomy）、階層、相互参照、および関連分類照会を作成し保守する。データベースは、複数ユーザ分類エディタ、および他のシステム構成要素（例えば検索エンジン）によって必要とされるレポートおよびデータファイルを生成する手段を含み、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ａｃｃｅｓｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ形式、Ｄａｔａ Ａｃｃｅｓｓ Ｏｂｊｅｃｔｓ、ＳＱＬ、およびＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃを用いて実施される。データベースには、約４０の表、１５の形式、２５のレポート、および５０００行のＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃが含まれており、システムの他の部分に対する１２の中間ファイルを作成する。 A taxonomy database creates and maintains data taxonomy, hierarchy, cross-references, and related taxonomy queries. The database includes a multi-user classification editor and means for generating reports and data files required by other system components (eg, search engines), including Microsoft Access, Microsoft Format, Data Access Objects, SQL, and Visual Basic. It is implemented using. The database contains about 40 tables, 15 formats, 25 reports, and 5000 rows of Visual Basic, creating 12 intermediate files for the rest of the system.
均等物
特定の好適な実施形態を参照して、本発明を詳しく図示、説明してきたが、添付の請求の範囲に規定される発明の精神および範囲から逸脱することなく、形式および詳細における様々な変更をこれに行い得ることは、当業者に理解される。
Although the invention has been illustrated and described in detail with reference to certain preferred embodiments, it is understood that various changes in form and detail may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. Those skilled in the art will appreciate that changes can be made to this.
本発明のこれらのそして他の特色は、以下の詳細な説明と付随する図に記述され、インターネットと料金制コンテンツデータ情報の両方からなるデータベースを検索するための装置と方法を説明している。
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